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（重定向自广义相加模型 逻辑）
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| 节点状态 |  /  Win10及以上可用在V1.0部署
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|---|---|
广义相加模型_逻辑  | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | Generalized Additive Model_Logistic |
| 功能主类别 | 数据分析 |
| 英文缩写 | GAMLogistic |
| 功能亚类别 | 回归分析 |
| 节点类型 | 数据挖掘 |
| 开发语言 | R |
| 节点简介 | |
广义相加模型是一种自由灵活的统计模型,它可以用来探测到非线性回归的影响。允许在未知因变量与自变量之间关系的情况下，使用非线性平滑项来拟合模型。非参数平滑项是把自变量划分成多个连续的区间，每一个区间都用单独的线性函数或非线性的低阶多项式函数来拟合。其生成的回归线为平稳、光滑的曲线。 逻辑回归是一种用于解决二分类(0或1)问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。原理是用逻辑函数把线性回归的结果映射到(0,1),该模型中的参数或系数通常通过最大似然估计方法进行估算。 用途：用于处理预测变量和响应变量之间复杂的非线性关系，处理各种复杂的二分类问题。 参数：选择二分类因变量，数值型曲线拟合变量，和自变量 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 5个 |
| Output-出口 | 2个 |
| Loop-支持循环 | 是 |
| If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
| 输入输出 | |
| 相关节点 | |
| 上一节点 | 广义相加模型_高斯 |
| 下一节点 | 广义相加模型_伽玛 |
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